多张图片读入后组成一个矩阵。怎么读取图片，可以让其读入的形式是：ndarra ...

• 不显示通道数：
  要将多张图片读取为一个 NumPy 数组（ndarray），此中 a 表示图片数量，b 和 c 分别表示每张图片的高度和宽度（不显示通道数），你可以使用 Python 中的 PIL（Pillow）库和 NumPy 库。下面是一个示例代码，展示了怎样实现这一点：
  代码示例
  

   import numpy as np
from PIL import Image
import os
  def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img_path = os.path.join(folder, filename)
        img = Image.open(img_path).convert('L')  # 转为灰度图像，只有一个通道
        images.append(np.array(img))
      # 如果你想保持所有图片的尺寸划一，可以在这里对它们举行裁剪或缩放
    # 比方：
    # img = img.resize((desired_width, desired_height))
      return np.array(images)
  # 指定图片所在的文件夹路径
folder_path = 'path/to/your/images/'
image_array = load_images_from_folder(folder_path)
  print(image_array.shape)  # 输出.shape 应该是 (a, b, c)
 
  

• 说明
  
   
  
  
  • 导入库：你需要确保已经安装了 Pillow 和 NumPy 库，可以使用以下命令安装：
    
  •            pip install Pillow numpy
     
    
  • 图片读取：
    
    
    
    • os.listdir(folder) 列出文件夹中的所有文件名。
      
    • Image.open(img_path).convert('L') 读取每张图片并将其转换为灰度图像（单通道）。
      
    • np.array(img) 将图片转换为 NumPy 数组。
      
    
    
  • 返回结果：所有图片以数组形式返回，而且外形为 (a, b, c)，此中 a 是图片数量，b 和 c 是图片的高度和宽度。
    
  • 调解图片大小：如果图片尺寸不一，可以在读取时添加尺寸调解的代码，以确保所有图片的外形划一。
    
  
  
• 显示通道数：
  要将多张图片读取为一个 NumPy ndarray，而且使其外形为 (a, b, c)，此中 a 是图片的数量，b 和 c 是每张图片的尺寸（高度和宽度），你可以使用 OpenCV 或 PIL 库来读取图片，并将它们转换成 ndarray。
  下面是使用这两个库的例子：
  使用 OpenCV
  

   import cv2
import numpy as np
import os
  # 读取图片函数
def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename))
        if img is not None:
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将 BGR 转换为 RGB
            images.append(img)
    return np.array(images)
  # 使用示例
folder_path = 'path/to/your/images'
images_array = load_images_from_folder(folder_path)
  print(images_array.shape)  # 输出外形: (数量, 高度, 宽度, 通道数)
 
  

• 使用 PIL
  

   from PIL import Image
import numpy as np
import os
  # 读取图片函数
def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img = Image.open(os.path.join(folder, filename))
        img = img.convert('RGB')  # 转换为 RGB 模式
        images.append(np.array(img))
    return np.array(images)
  # 使用示例
folder_path = 'path/to/your/images'
images_array = load_images_from_folder(folder_path)
  print(images_array.shape)  # 输出外形: (数量, 高度, 宽度, 通道数)
 
  

• 
  
• 注意事项
  
  
  
  • 如果你希望输出的 ndarray 外形为 (a, b, c)，你需要对最后的输出举行调解，通常你可以选择抛弃通道信息，外形大概转为 (a, b, c, 3)，表示 RGB 通道。
    
  • 确保所有的图片都是同样的尺寸（高、宽），否则最终的 ndarray 会因为尺寸不划一而无法正确创建。
    
  
  

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